1、隨著工業(yè)化的發(fā)展，日益加劇的水體污染成為人們關注的焦點話題。近年來，雖然國內污水處理廠的自動化水平得到快速提高，但自動化技術的應用起步晚，污水處理過程自動化水平及水處理效率相對低且能耗高。曝氣過程作為污水處理工藝的一個關鍵環(huán)節(jié)，其曝氣量不僅對出水水質有重要影響，而且對污水處理廠的運行成本起決定性作用。因此，建立精確的曝氣過程模型并引進先進的自動控制技術以改善鼓風機的運行狀態(tài)是提高污水處理效率、降低能耗的根本措施。
　　由于DO濃度

2、是反映曝氣過程曝氣量的一個重要水質參數(shù)，因此將其選為被控對象是最佳選擇?？紤]到污水處理機理過程的復雜性，運用當前的數(shù)學知識很難精確推導 DO濃度的機理模型。故本文以DO濃度為主導變量，將對其影響較大的一些水質參數(shù)選作輔助變量，結合聚類分析算法與最小二乘支持向量機算法建立 DO濃度的軟測量模型；針對LSSVM算法核函數(shù)的選擇制約建模精度的問題，文中將多核的思想引入最小二乘支持向量機以盡可能的提高建模精度；此外，為了克服LSSVM求解非稀疏

3、性的缺點，本文設計了一種改進的多核LSSVM算法進行改善。本課題采用的DO濃度建模方案不需要關注活性污泥過程中出現(xiàn)的物理、化學過程機理，因此不存在基于守恒規(guī)則建立起大量微分方程組的求解壓力，容易建立精確的DO濃度數(shù)學模型。
　　針對常規(guī)PID控制DO濃度比較困難的問題，本文構造了變參數(shù)PSO-PID控制策略；該控制器可以根據(jù)偏差e的大小在線調整控制參數(shù)從而更好的適應工作環(huán)境的變化。并在MATLAB環(huán)境下建立基于曝氣過程的變參數(shù) P